如何用VOSviewer分析CNKI數據？

學會了用VOSviewer分析Web of Science數據後，想不想知道如何用它分析中文文獻？本文用CNKI數據做樣例，一步步教你實現步驟。

疑問

自從寫了《如何快速梳理領域文獻》一文後，不少讀者留言或者來信問我一個問題：

如何可視化分析中文文獻呢？

我之前沒有用VOSviewer做過中文文獻的梳理，所以還真不知道VOSviewer是否有這個功能。

但是我在博士畢業論文里用Citespace分析過中文文獻，所以就用我最有把握的答案做了答覆。

不過，隨著問這個問題的人越來越多，我也來了興趣：VOSviewer到底能否分析中文文獻數據呢？

懷疑的原因，是因為之前在網上查資料時，看到的好像都是英文分析結果。而且VOSviewer的作者都是外國人，所以我不確認它對中文文獻是否友好。

於是，我決定驗證一下。

驗證的方法，不是直接拿軟體來嘗試，而是查文獻。

驗證

有句話，叫「在有魚的地方釣魚」，我覺得是至理名言。

如果有人用VOSviewer做過中文文獻分析，你覺得這樣的結果更可能在哪裡出現呢？

新聞？博客？……不，一定是科研論文，而且是中文論文里。

我們到CNKI資料庫里找找看。

在CNKI首頁，以「VOSviewer」作為主題詞檢索。獲得了以下結果。

看來將VOSviewer作為研究工具的論文還真不少呢。

我們從標題尋找其中更有可能使用中文文獻數據的論文，於是找到了這篇《2010年中國檔案學研究熱點的知識圖譜分析》。

看了摘要，確認該文使用中文期刊數據，分析工具為VOSviewer。

於是我們下載原文看看。

在文中顯著位置，我們看到了這幅圖。

這幅圖說明，VOSviewer不僅支持中文文獻分析，而且至少從2011年就支持了。

好了，我們的疑惑解決了——VOSviewer可以分析中文文獻數據。

自然地，下一個問題就是：

該怎麼做呢？

數據

第一步當然是收集數據。

我們繼續使用CNKI。這次我們以「圖書情報知識」（情報學領域核心期刊之一）作為「文獻來源」檢索詞搜索。

獲得的結果，有4700多條。我這裡連接網速不夠快，4700多條文獻記錄都下載下來，需要很久。咱們精鍊一下，只選擇2016年的數據。

2016年的記錄，一共有101條。我們每次50條，不斷翻頁，全部勾選。

勾選完畢後，選擇「導出/參考文獻」。

在屏幕的左側，我們可以看到不同的導出類型。

問題來了，該導出哪一種呢？

這時我們打開VOSviewer，瞄一眼，看VOSviewer可以接受哪些格式。

這裡我們看到了Web of Science, Scopus, PubMed, RIS等格式。

我們的目標，是取CNKI導出格式，與VOSviewer導入格式的交集。

結果令人很苦惱——交集為空。

到這裡，我大概知道為什麼這麼多讀者發問了。不少人可能在CNKI上做到了這一步，然後就不知道該怎麼辦了。

其實你不必焦慮。因為文獻記錄格式之間，是可以轉換的。

我們選擇其中的Endnote格式，導出。

根據提示，存儲導出的txt文件。

我們打開這個文本文件，看看內容。

經檢驗，數據完整導出。下面我們就要嘗試格式轉換了。

轉換

我們的目標，是把數據轉化為VOSviewer可以支持的格式類型。

我們打開Endnote。

從主菜單里，選擇「導入(Import)」。

在彈出的窗口裡，瀏覽並找到我們剛剛從CNKI導出的txt文件。

注意，此時不要直接導入文本文件，否則導入結果是空的。

我們需要調整一下選項。點擊文件瀏覽窗口左下角的「Option」。

點擊其中的第一項，可以看到許多選項。Endnote作為老牌的文獻管理工具，支持的數據格式很豐富。

選擇「Endnote Import」。這樣Endnote才知道，我們導入的，是Endnote自己的交換格式。

點擊確定後，你就能看到100餘篇文獻正確導入進來了。

我們在這裡對文獻做粗略篩選。略去「卷首語」和重複文章，同時略掉沒有作者的（一般是徵稿啟示等內容）文章。

篩選後的文獻選中，選擇「導出」（Export）。

Endnote會提示我們導出的選項。

我們把輸出的文件名設定為有意義的名稱。注意要把「Output Style」選擇為「RIS」格式。

如果你的菜單裡面沒有「RIS」格式，可以先選擇「Select another Style」。

然後你會看到許許多多的導出格式選項，下拉列表到「R」開頭的區域，找到「RIS」。

選擇後，「RIS」就被添加進來了。

默認導出文件擴展名是txt。我們將其修改為ris，以方便VOSviewer識別。

我們打開RIS文件看看內容：

可以看到，元數據都被保留，但是組織格式發生了變化。

至此，利用Endnote轉換文獻記錄格式環節順利完成。我們終於可以愉快地分析CNKI文獻了。

分析

在VOSviewer中選擇「Create」。會彈出以下對話框。我們選擇第二項。

然後我們需要選擇導入文獻的類型和位置。

點擊「RIS」標籤頁，利用文件選擇器，定位到剛剛Endnote導出的RIS文件上。

下面選擇分析類型，我們選擇作者共現(Co-authorship)分析。

因為文章篇數太少，我們不得不把閾值定低一些。

彈出的對話框里，我們可以依據實際情況，把某些記錄過濾掉。這裡我們選擇保持不變。

執行後，就能看到Co-authorship分析結果了。

我們放大結果圖，看看細節。

圖中中文顯示一切正常。

至此，咱們利用VOSviewer分析CNKI文獻記錄的演示完成。

小結

回顧一下，本文主要介紹了以下內容：

1. 我們確認了VOSviewer不止可以分析英文文獻，也可以分析中文文獻；
2. 驗證猜想，需要找證據。找證據的關鍵，是在最可能的地方著手搜索和挖掘；
3. 文獻記錄的格式多種多樣，但是其間大多是可以轉換的。Endnote作為橋樑，可以幫我們把CNKI的導出結果轉換為VOSviewer需要的RIS格式。

討論

讀過本文後，你是否了解如何用VOSviewer分析中文文獻數據？你之前做中文文獻可視化分析時，用過不同的方法嗎？它們是否更有效和便捷呢？歡迎留言，把你的經驗分享給大家，我們一起交流討論。

這裡給你留個思考題：如果要做引文分析，CNKI的數據可以嗎？希望你能親自動手嘗試一下，把結果反饋給我。

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